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在数据智能时代,数据科学中的岗位有哪些区别?

2019-08-06 14:08:34   来源:课工场郑州翔天信鸽

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职场每个工作角色所需的技能不同,数据科学领域需要使用数学、统计和计算机科学学科以及Python,Tableau,SQL等通用工具集。在数据智能时代,数据科学中的岗位有哪些区别呢?在美国,数据科学家主要分为以下这几个岗位:

1、数据科学家

数据科学家是当今世界上最热门的职位之一,也是该领域最受欢迎的职位之一。他们主要负责处理原始数据,在各种技术的帮助下对其进行分析,他们使用机器学习,并且根据过去的模式预测未来。
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2、数据分析师

数据分析师主要是负责分析数据的工作人员,但是在分析过程中需要创建系统,帮助企业用户提取见解,并确保数据质量。

数据分析师的职责是收集、处理和执行统计数据分析。不仅是IT行业需要他们,医疗保健、汽车、金融等各个领域都需要数据分析师来管理其业务。
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3、数据架构师

近年来,大数据日益兴起,Data Architect的作用越来越重要。数据架构师的职责不仅是创建数据管理系统,还要集成、保护和维护数据源及公司信息。作为一名合格的数据架构师,要负责数据库架构、设计、创建和数据优化,非常依赖Microsoft Excel来进行属性映射和设计表。像Pig,Spark,SQL等技术都要求数据架构师掌握。
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4、数据工程师

数据工程需要为其他专业的人员构建特定的软件基础设施来完成工作。数据工程师对Hadoop和大数据技术都有深入了解,比如MapReduce,Hive等技术。他们的主要任务就是开发、测试和维护大规模处理系统。基本超过50%的工作都是Data Wrangling,数据工程师在软件工程方面也具有一定的相关背景。

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5、统计学家

统计学家需要了解影响企业发展不断变化的市场趋势,工作是收集数据,并把数据转化为有用的信息。这就要求统计学家可以处理各种数据,无论是结构化的,还是非结构化的。

除此之外,数据科学家还有数据库管理员、数据分析经理等岗位。

在寻找工作时,最好详细了解每个相关的角色,然后再选择适合自己的技能和岗位。

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*部分素材来源网络

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